FastAPI
FastAPI 是一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，专门用于构建 APIs，特别是基于 Python 的 RESTful APIs。它以其高性能、易用性和可扩展性而闻名，适合开发者、数据科学家和机器学习工程师等多种岗位使用。以下是对 FastAPI 的详细介绍：
1. 主要特点
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高性能：FastAPI 基于 Starlette 和 Pydantic，提供与 Node.js 和 Go 相媲美的性能。其异步支持使得处理并发请求变得高效。
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易于使用：设计时优先考虑用户体验，API 的创建和测试都非常简单。自动生成的文档（OpenAPI 和 Swagger）使得开发者更加便利。
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数据验证：使用 Pydantic 进行数据验证和序列化，确保输入数据格式的正确性，减少错误。
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异步支持：通过 asyncio 实现的异步支持，可以处理大量并发请求，提升 API 的响应速度和效率。
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安全性：内置支持 OAuth2、JWT 等认证机制，提供了多种安全性选项。
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标准化：遵循 OpenAPI 规范和 JSON Schema，使得 FastAPI 和其他工具（如自动文档生成、测试工具等）配合得非常好。
2. 常见应用场景
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构建 RESTful APIs：FastAPI 非常适合于构建 Web 服务和 RESTful APIs，尤其是需要高性能和异步支持的应用。
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微服务架构：适合开发微服务架构，可以轻松与其他微服务进行集成。
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机器学习模型部署：因其简单易用，常被用于机器学习模型的快速部署，将模型暴露为 REST API。
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数据处理和 ETL 流程：支持流式和批量数据处理，适合构建数据管道。
3. FastAPI 的基本用法
3.1 安装
可以通过 pip 安装 FastAPI 和 Uvicorn（作为 ASGI 服务器）：
pip install fastapi uvicorn
3.2 创建一个简单的 FastAPI 应用
以下是一个基本的 FastAPI 应用示例：
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def read_root():
return {"message": "Hello, World!"}
@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int, q: str = None):
return {"item_id": item_id, "query": q}
3.3 启动服务
可以使用 Uvicorn 启动 FastAPI 服务：
uvicorn main:app --reload
这里 main 是包含上述代码的文件名，app 是 FastAPI 实例。
3.4 自动生成文档
启动后，访问 /docs 路径可以看到自动生成的 Swagger UI 文档，访问 /redoc 路径可以看到 ReDoc 文档。
4. 数据验证与序列化
使用 Pydantic 进行数据模型的定义和验证：
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
class Item(BaseModel):
name: str
price: float
is_offer: bool = None
app = FastAPI()
@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
return item
在这个例子中，Item 类将确认请求体中的数据格式，并且自动进行验证。
5. 安全性
FastAPI 提供多种安全身份验证机制：
from fastapi import Depends, FastAPI
from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer, OAuth2PasswordRequestForm
oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="token")
app = FastAPI()
@app.post("/token")
async def login(form_data: OAuth2PasswordRequestForm = Depends()):
# 处理用户认证
return {"access_token": form_data.username, "token_type": "bearer"}
6. 中间件和依赖注入
FastAPI 支持中间件功能，可以通过简单的组件增加请求处理链条中的功能，比如日志记录、CORS 处理等。
总结
FastAPI 是一个强大的 Web 框架，凭借其高性能、易用性以及强大的功能，大大简化了开发 RESTful APIs 的过程。无论是用于构建微服务还是部署机器学习模型，它都是一个非常合适的选择。
